店舗単位の来客数予測を最適化する最新機械学習アプローチ

陳列タイミングなどで的確な意思決定を行い、売り上げの最大化を図ります。
ところが、蓄積されたデータの分析が不十分だったり、データの構造がバラバラで分析に活かせなかったり、データサイエンティストが不足していたりすると、高精度の予測モデルを作成できません。
それらの課題を解決するため、「GridDB Cloud」と「DATAFLUCT cloud terminal.」を組み合わせ、自社データ、外部データを用いた高精度の予測モデルの作成を実現しました。
これにより、簡単かつ短時間での店舗ごとの来客数予測や消費者の購買行動分析ができるようになりました。

リアルタイム分析可能なクラウドデータ基盤「GridDB Cloud」と、DATAFLUCTが持つ専門家なしで高度な機械学習を実現する「DATAFLUCT cloud terminal.」が店舗運営にどのような効果を与えるかについて、ケーススタディと共にご紹介します。

【目次】

本資料の趣旨
データ活用、進んでいますか？
店舗の特性に合わせたデータ活用方法
DATAFLUCT cloud terminal.×GridDB Cloud
ケーススタディ
DATAFLUCT cloud terminal.
GridDB Cloud・最後に / お問い合わせ
会社概要

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